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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:1/f ゆらぎ スペクトル解析の近似直線)

1/f ゆらぎのスペクトル解析と近似直線

このQ&Aのポイント
  • 1/f ゆらぎについて研究し、フーリエ変換を用いて録音した音のスペクトル解析を行いました。散布図の傾きを求めるために、近似直線を追加しましたが、数式「y=aLn(x)+b」の形になってしまい、傾きの求め方が分かりません。どのような計算をすれば傾きが出るのか教えてください。
  • 解析ソフトにはHumming、Hanning、Rectangularという関数がありますが、これらの意味も知りたいです。
  • 要約文3

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回答No.1

両対数ということですと、グラフの縦軸横軸の値は両方とも既に対数値になっているわけですよね。グラフのメモリ刻みが対数的ということではなく、値そのものが。縦軸dB値、横軸log(周波数)、とか。 であれば、対数値をさらに対数曲線でフィッティングするのは変で、そこはたんに直線の回帰式を求めるだけとするのが正しいのではありませんか。 もし片対数(縦軸dB値、横軸周波数値)であれば、対数近似が適正でしょうけど。 (グラフの見せ方が片対数、両対数、ということではなく、フィッティングの対象となるデータ値が対数値なのかリニア値なのかで選ぶべき関数形が変わります。) Humming, Hanning, Rect 等はいわゆる窓関数というやつですね。データの目一杯を使わずに、高周波部分はずるずるとナイキストへ向けてゼロに近づくように重みを落として使うとかじゃないですか。Rectは目一杯データを全部同じ重みで使うというやつかな。よく知りません。見当違いかもしれないので、窓関数とかで検索してみてください。

tushuhei
質問者

お礼

とてもわかりやすい回答ありがとうございました。おかげさまで疑問が解けました。

tushuhei
質問者

補足

回答ありがとうございます。すみません、質問文の書き方が間違っていました。私のグラフは縦軸dB値、横軸周波数値の片対数グラフでした。現在使用しているソフトでは、データ値を出力する際リニア値か対数値かが選べます。(「Audacity」というフリーソフトです。)対数値で出力する際は直線回帰でよろしいのでしょうか?

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